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制作一个买股票的网站怎么做国家备案网查询

news 2025/9/27 14:34:03

制作一个买股票的网站怎么做,国家备案网查询,在做网站的公司做网站运营犯法吗,艺术网站建设模板题目描述小 K 喜欢翻看洛谷博客获取知识。每篇文章可能会有若干个（也有可能没有）参考文献的链接指向别的博客文章。小 K 求知欲旺盛，如果他看了某篇文章，那么他一定会去看这篇文章的参考文献（如果他之前已经看过这篇参…

题目描述

小 K 喜欢翻看洛谷博客获取知识。每篇文章可能会有若干个（也有可能没有）参考文献的链接指向别的博客文章。小 K 求知欲旺盛，如果他看了某篇文章，那么他一定会去看这篇文章的参考文献（如果他之前已经看过这篇参考文献的话就不用再看它了）。

假设洛谷博客里面一共有 n(n≤105)n(n≤105) 篇文章（编号为 1 到 nn）以及 m(m≤106)m(m≤106) 条参考文献引用关系。目前小 K 已经打开了编号为 1 的一篇文章，请帮助小 K 设计一种方法，使小 K 可以不重复、不遗漏的看完所有他能看到的文章。

这边是已经整理好的参考文献关系图，其中，文献 X → Y 表示文章 X 有参考文献 Y。不保证编号为 1 的文章没有被其他文章引用。

请对这个图分别进行 DFS 和 BFS，并输出遍历结果。如果有很多篇文章可以参阅，请先看编号较小的那篇(因此你可能需要先排序)。

输入格式

共 m+1m+1 行，第 1 行为 2 个数，nn 和 mm，分别表示一共有 n(n≤105)n(n≤105) 篇文章（编号为 1 到 nn）以及m(m≤106)m(m≤106) 条参考文献引用关系。

接下来 mm 行，每行有两个整数 X,YX,Y 表示文章 X 有参考文献 Y。

输出格式

共 2 行。第一行为 DFS 遍历结果，第二行为 BFS 遍历结果。

输入数据 1

输出数据 1

1 2 5 6 3 7 8 4 
1 2 3 4 5 6 7 8

这道题是典型的图遍历问题，需要我们对有向图分别两种经典遍历：深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)。下面我将分步骤详细讲解解题思路和完整的 C++ 实现代码。

问题分析

有 n 篇文章 (节点) 和 m 条引用关系 (有向边)
从文章 1 开始，需要访问所有可达的文章
当有多个可选文章时，优先访问编号小的
分别输出 DFS 和 BFS 的遍历结果

解决方案步骤

步骤 1：数据结构选择

使用邻接表存储图结构：适合表示稀疏图，效率高
使用布尔数组标记节点是否已访问

步骤 2：输入处理与图构建

读取 n 和 m
读取 m 条边，构建邻接表
对每个节点的邻接列表排序，确保按编号升序访问

步骤 3：实现 DFS 算法

递归实现：访问当前节点→标记已访问→递归访问所有未访问的邻居

步骤 4：实现 BFS 算法

使用队列实现：将节点入队→出队访问→将所有未访问的邻居入队

步骤 5：输出结果

先输出 DFS 结果，再输出 BFS 结果

完整 C++ 代码实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;// 定义最大节点数，根据题目约束n≤105
const int MAXN = 100005;// 邻接表：adj[x]存储x的所有引用文献(邻居节点)
vector<int> adj[MAXN];
// 访问标记数组：记录节点是否已被访问
bool visited[MAXN];// 深度优先搜索实现
void dfs(int u) {// 标记当前节点为已访问visited[u] = true;// 输出当前节点cout << u << " ";// 遍历所有邻居节点(已排序)for (int v : adj[u]) {// 如果邻居未被访问，则递归访问if (!visited[v]) {dfs(v);}}
}// 广度优先搜索实现
void bfs(int start) {// 创建队列并将起始节点入队queue<int> q;q.push(start);// 标记起始节点为已访问visited[start] = true;// 队列非空时循环while (!q.empty()) {// 取出队首节点int u = q.front();q.pop();// 输出当前节点cout << u << " ";// 遍历所有邻居节点for (int v : adj[u]) {// 如果邻居未被访问if (!visited[v]) {// 标记为已访问并加入队列visited[v] = true;q.push(v);}}}
}int main() {// 读取节点数n和边数mint n, m;cin >> n >> m;// 读取m条边，构建邻接表for (int i = 0; i < m; i++) {int x, y;cin >> x >> y;// 添加有向边x->yadj[x].push_back(y);}// 对每个节点的邻居列表进行排序// 确保在有多个选择时，优先访问编号小的节点for (int i = 1; i <= n; i++) {sort(adj[i].begin(), adj[i].end());}// 执行DFS并输出结果// 先重置访问标记数组fill(visited, visited + n + 1, false);dfs(1);cout << endl;// 执行BFS并输出结果// 再次重置访问标记数组fill(visited, visited + n + 1, false);bfs(1);cout << endl;return 0;
}

代码分步讲解

数据结构定义

```
const int MAXN = 100005;
vector<int> adj[MAXN];  // 邻接表存储图
bool visited[MAXN];     // 访问标记数组
```
- MAXN 定义了最大节点数，满足题目 n≤105 的要求
- adj 是邻接表，adj [x] 存储所有被 x 引用的文献
- visited 数组标记标记节点是否已访问
DFS 实现

void dfs(int u) {visited[u] = true;    // 标记当前节点为已访问cout << u << " ";     // 输出当前节点for (int v : adj[u]) {  // 遍历所有邻居if (!visited[v]) {    // 若邻居未访问dfs(v);        // 递归访问}}
}

递归思想：先访问当前节点，再深入访问每个未访问的邻居
由于邻居列表已排序，保证了按编号升序访问

BFS 实现

void bfs(int start) {queue<int> q;q.push(start);         // 起始点入队visited[start] = true; // 标记为已访问while (!q.empty()) {int u = q.front(); // 取出队首q.pop();cout << u << " ";  // 输出for (int v : adj[u]) {if (!visited[v]) {visited[v] = true;q.push(v); // 未访问的邻居入队}}}
}

队列思想：按层次访问，先访问完当前层再进入下一层
同样利用已排序的邻居列表保证访问顺序

主函数流程

int main() {// 1. 读取输入cin >> n >> m;for (int i = 0; i < m; i++) {int x, y;cin >> x >> y;adj[x].push_back(y);}// 2. 排序邻居列表for (int i = 1; i <= n; i++) {sort(adj[i].begin(), adj[i].end());}// 3. 执行DFSfill(visited, visited + n + 1, false);dfs(1);cout << endl;// 4. 执行BFSfill(visited, visited + n + 1, false);bfs(1);cout << endl;return 0;
}